皮肤癌分类数据集10折交叉验证MelanomaClassificationDataset10-folds-datascientistsohail

皮肤癌分类数据集10折交叉验证MelanomaClassificationDataset10-folds-datascientistsohail

数据来源：互联网公开数据

标签：皮肤癌，数据集，医学影像，图像分类，深度学习，机器学习，疾病诊断，生物医学

数据概述： 该数据集包含皮肤癌（黑色素瘤）的医学影像数据，用于皮肤癌的分类和诊断研究。主要特征如下：

时间跨度： 数据记录时间跨度不明确，但数据来源于医疗影像，反映了医疗机构在特定时期的病例积累。 地理范围： 数据来源可能涉及多个医疗机构，覆盖不同地区的患者。 数据维度： 数据集包括皮肤病变的图像，以及患者的病理诊断结果（良性或恶性）。可能还包含患者的临床信息，如年龄，性别等。 数据格式： 数据提供的格式包括图像文件（如JPEG，PNG）和CSV文件，便于进行图像处理和数据分析。 来源信息： 数据来源于Kaggle，由医学专家和数据科学家提供，已进行预处理和标注。 该数据集适合用于医学影像分析，深度学习模型训练，皮肤癌诊断辅助等领域。

数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：

研究与分析： 适用于皮肤癌诊断相关的学术研究，如图像识别算法的开发，深度学习模型的性能评估等。 行业应用： 可以为医疗机构和皮肤科医生提供数据支持，用于开发皮肤癌早期诊断的辅助工具。 决策支持： 支持临床医生进行皮肤癌诊断，提高诊断准确性和效率。 教育和培训： 作为医学影像学，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解皮肤癌诊断技术。 此数据集特别适合用于探索皮肤癌的图像特征，帮助用户实现皮肤癌的自动分类和辅助诊断，从而改善患者的预后和生存率。